Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerpvoorstel voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat zelflerende feature selectie integreert voor verkeersbordenclassificatie: 1. Basisarchitectuur uitbreiden met aandachtmechanismen: - Convolutionele lagen: - Start met de bestaande 3 conv-lagen (bijvoorbeeld 64 filters in eerste laag, gevolgd door 128 en 256 filters) voor meer representatievermogen. - Gebruik ReLU-activeringen en max-pooling na elke conv-laag. - Feature selectie door aandachtmodules: - **Squeeze-and-Excitation (SE) blokken**: - Plaats SE-blokken na elke conv-laag om kanaalsgewijze aandacht toe te passen. - Ze leren welke feature-kaarten het meest relevant zijn, en versterken belangrijke features. - **Spatial Attention Modules**: - Voeg een spatial attention mechanism toe om belangrijke regio’s binnen het beeld te accentueren. - Bijvoorbeeld door een convolutionele laag die een aandachtkaart produceert en deze toepast op de feature maps. 2. Sparsity en feature selectie: - **L1-regularisatie (Lasso)**: - Pas L1-regularisatie toe op de gewichten van de dense lagen of op de feature activaties om onbelangrijke features te dwingen naar nul te gaan. - **Dropout en DropConnect**: - Gebruik dropout na dense lagen (bijvoorbeeld 0.5) om overfitting te verminderen en modeldiefstal te stimuleren. - **Feature-wise Dropout (DropBlock)**: - Een vorm van structured dropout die hele regio’s in feature maps weglaat, wat de netwerk dwingt om diverse features te gebruiken. 3. Architecturale modules voor zelflerende selectie: - **Gated Convolutionele lagen**: - Voeg gated convolutionele lagen toe die adaptief bepalen welke features doorgelaten worden. - **Attention-regularisatie**: - Implementeer een verliesfunctie die de aandachtkaarten stimuleert om zich te richten op relevante regio’s – bijvoorbeeld door gebruik te maken van attention-guided losses. 4. Trainingstrategieën: - **Transfer learning**: - Start met een voorgetraind model (bijvoorbeeld ResNet of EfficientNet) en fine-tune op jouw dataset. - **Data augmentatie**: - Pas augmentaties toe zoals rotatie, schaalvergroting, kleurvariaties om generalisatie te verbeteren. - **Learning rate schedule**: - Gebruik een adaptieve learning rate (bijvoorbeeld cosine decay) voor stabiel leren. - **Early stopping en model checkpoints**: - Voorkom overfitting door vroegtijdig te stoppen op basis van validatieprestaties. 5. Regularisatietechnieken: - **Dropout en data augmentatie** (zoals hierboven genoemd). - **Weight decay (L2-regularisatie)**: - Voeg L2-regularisatie toe aan gewichten om overfitting verder te beperken. - **Adversarial training**: - Introduceer kleine verstoringen in de input om robuustheid te vergroten. 6. Evaluatie en interpretatie: - Gebruik visualisatietools zoals Grad-CAM om te controleren of het model zich richt op relevante verkeersborden. - Pas indien nodig het aandachtmechanisme aan om betere focus te stimuleren. **Samenvatting van het ontwerp:** - **Input**: 224x224 RGB-beelden - **Feature extractie**: - 3 Conv-lagen met toenemende filters + ReLU + MaxPooling - Na elke conv: SE-blok en spatial attention - **Feature selectie**: - L1-regularisatie en gated convolutionele lagen - **Classificatie**: - Dense lagen met Dropout, Regularisatie - Eindlaag: softmax voor 10 klassen - **Training**: - Transfer learning, data augmentation, learning rate decay, early stopping - **Regularisatie**: - Dropout, weight decay, sparsity-inducerende technieken Door deze modules en strategieën te combineren, stimuleer je het netwerk om zelf relevante features te selecteren en te benadrukken, wat de interpretatie en prestaties voor verkeersbordclassificatie zal verbeteren.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerpvoorstel voor een geavanceerd CNN met zelflerende feature-selectie, specifiek afgestemd op uw taak van verkeersbordenclassificatie. ### Analyse van de Huidige Architectuur Uw huidige architectuur (3x conv, 32 filters) is een goede basis maar is relatief ondiep en eenvoudig voor een complexe taak met 50.000 beelden en 10 klassen. Het risico is dat het netwerk oppervlakkige features leert (bv. algemene vormen, kleuren) in plaats van de meest onderscheidende,细微 kenmerken (zoals het symbool *binnenin* een bord). --- ### Voorgestelde Geavanceerde CNN-architectuur met Zelflerende Feature Selectie Het doel is om een architectuur te bouwen die *actief leert* welke delen van een afbeelding (welke features) het belangrijkst zijn voor de classificatiebeslissing. We introduceren hiervoor aandachtmechanismen en specifieke regularisatie. **Basisbackbone: Een dieper model (bijv. op basis van VGG)** We schalen eerst op naar een robuustere feature-extractor. * **Input Layer:** `(224, 224, 3)` * **Conv Block 1:** 2 x [Conv2D(64, (3,3), activation='relu')] -> MaxPooling2D(2,2) * **Conv Block 2:** 2 x [Conv2D(128, (3,3), activation='relu')] -> MaxPooling2D(2,2) * **Conv Block 3:** 3 x [Conv2D(256, (3,3), activation='relu')] -> MaxPooling2D(2,2) * **Conv Block 4:** 3 x [Conv2D(512, (3,3), activation='relu')] -> MaxPooling2D(2,2) **Kernmodule voor Zelflerende Feature Selectie: Convolutional Block Attention Module (CBAM)** CBAM is een lichtgewicht maar uiterst effectieve module die sequentieel **channel aandacht** en **spatiale aandacht** berekent. Het wordt na elk conv block geplaatst. 1. **Channel Attention Module:** Leert *welke* featurekanalen het belangrijkst zijn. Een verkeersbord heeft misschien sterke rode (verbodsbord) of blauwe (gebodsbord) kanalen. Deze module benadrukt die. * Werking: Gebruikt zowel Global Average Pooling als Global Max Pooling, gaat door een klein MLP-netwerkje en genereert een aandachtsscore per kanaal via een sigmoid-activatie. Deze scores worden vermenigvuldigd met de originele feature map. 2. **Spatial Attention Module:** Leert *waar* de belangrijke features zich bevinden. Het leert zich te concentreren op de cirkel van het bord en het symbool erin, in plaats van op de lucht of de boom ernaast. * Werking: Voert along the channel axis zowel average pooling als max pooling uit, concateneert deze, en applyt een convolutie om een enkele spatiale aandachtsscorekaart te genereren (opnieuw met sigmoid). Deze wordt vermenigvuldigd met de output van de channel attention. **Implementatie:** Plaats een CBAM module na **elk** Conv Block (na de pooling laag). Dit creëert een hierarchisch aandachtssysteem dat op verschillende abstractieniveaus features selecteert. **Volledige architectuur met CBAM:** `Input -> Conv Block 1 -> CBAM -> Conv Block 2 -> CBAM -> Conv Block 3 -> CBAM -> Conv Block 4 -> CBAM -> Flatten()` **Classificatielagen:** * **Dense Layer 1:** 512 eenheden, ReLU activation * **Dropout Layer 1:** (zie regularisatie hieronder) * **Dense Layer 2 (Output):** 10 eenheden, Softmax activation --- ### Trainingsstrategieën en Regularisatietechnieken Om de feature selectie te optimaliseren en overfitting tegen te gaan, zijn de volgende strategieën cruciaal: 1. **Data Augmentatie (Meest Effectief!):** Creëert virtueel meer trainingsdata en forceert het netwerk om robuuste features te leren. * **Voor verkeersborden:** Random rotatie (beperkt, bv. ±15°), random zoom (bv. 10%), random helderheid/contrast aanpassingen (om verschillende belichting te simuleren). **Wees voorzichtig met horizontaal/verticaal flippen**, dit kan de betekenis van een verkeersbord vernietigen. * Tools: Gebruik de `ImageDataGenerator` van Keras of `torchvision.transforms`. 2. **Sparsity via L1/L2 Regularisatie:** * **L2 Regularisatie (Weight Decay):** Voeg `kernel_regularizer=l2(0.0001)` toe aan alle Conv- en Dense lagen. Dit bestraft grote gewichten en zorgt voor een simpelere, generaliserend model. * **L1 Regularisatie:** Sterker in het daadwerkelijk *dwingen* van sparsity (vele gewichten worden exact nul). Kan worden toegevoegd aan de laatste dense lagen (`kernel_regularizer=l1(0.0001)`). Experimenteer met de sterkte. 3. **Dropout:** * Plaats Dropout-layers met een rate van `0.3 - 0.5` tussen de dichte lagen. Dit voorkomt co-adaptatie van neuronen en stimuleert een meer robuuste feature-representatie. 4. **Batch Normalization:** * Voeg `BatchNormalization()` toe **na** elke convolutie en **voor** de ReLU-activatie. Dit versnelt de training aanzienlijk, werkt stabiliserend en heeft ook een mild regulariserend effect. 5. **Geavanceerde Optimizer en Learning Rate Schema:** * **Optimizer:** Gebruik `Adam` of `AdamW` (als je weight decay gebruikt) met een default learning rate (e.g., 0.001). * **Learning Rate Scheduling:** Implementeer `ReduceLROnPlateau` om de learning rate te verlagen wanneer de validatieprestatie stopt met verbeteren. Dit helpt bij het verfijnen van de geleerde features aan het einde van de training. 6. **Label Smoothing:** * Deze techniek voorkomt dat het model *te zelfverzekerd* wordt over zijn voorspellingen, wat overfitting kan verminderen. Het vervangt harde 0/1 labels door iets zachtere doelen (bijv. 0.1 / 0.9). Dit is vaak direct beschikbaar in loss functions (e.g., `tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(label_smoothing=0.1)`). ### Samenvatting van het Voorgestelde Ontwerp | Component | Voorgestelde Aanpak | Reden | | :--- | :--- | :--- | | **Backbone** | Dieper netwerk (4 blokken, 64->512 filters) | Betere extractie van hierarchische features | | **Feature Selectie** | **CBAM modules** na elk convolutioneel blok | **Zelflerende** channel & spatiale aandacht | | **Regularisatie** | Data Augmentatie, L2/L1, Dropout, BatchNorm | Voorkomt overfitting, bevordert sparsity | | **Optimalisatie** | AdamW + Learning Rate Scheduling | Snellere, stabielere training en betere finale prestaties | Dit ontwerp forceert het netwerk niet alleen om features te leren, maar ook om continu een beroep te doen op de vraag *"welke features zijn nu het relevantst?"* via de aandachtmodules, wat moet resulteren in een sterker, beter generaliserend model voor uw verkeersbordentaak.